JP2007312958A - Ultrasonic diagnostic system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、超音波を利用して被検体内の撮像対象部位について断層像、生体組織の硬さまたは軟らかさを示す弾性画像を表示するための超音波診断装置に関する。 The present invention relates to an ultrasonic diagnostic apparatus for displaying a tomographic image and an elastic image showing the hardness or softness of a living tissue for an imaging target region in a subject using ultrasonic waves.
超音波診断装置は、超音波探触子により被検体内部に超音波を送信し、被検体内部から生体組織の構造に応じた超音波の反射エコー信号を受信し、例えば超音波断層像等の断層像を構成して診断用に表示する。 The ultrasonic diagnostic apparatus transmits an ultrasonic wave to the inside of the subject using an ultrasonic probe, receives an ultrasonic reflected echo signal corresponding to the structure of the living tissue from the inside of the subject, for example, an ultrasonic tomographic image or the like A tomographic image is constructed and displayed for diagnosis.
近年、手動又は機械的な方法により超音波探触子で被検体を圧迫して超音波受信信号を計測し、計測時間が異なる2つの超音波受信信号のフレームデータに基づいて圧迫により生じた生体各部の変位を求め、その変位データに基づいて生体組織の弾性を表す弾性画像を生成することが開示されている例えば、特許文献1)。 In recent years, an ultrasonic probe is used to measure an ultrasonic reception signal with an ultrasonic probe by a manual or mechanical method, and a living body generated by compression based on frame data of two ultrasonic reception signals with different measurement times. For example, Patent Document 1) discloses that a displacement of each part is obtained and an elastic image representing the elasticity of a living tissue is generated based on the displacement data.
また、弾性画像の変位フレームデータを用い、局所的な変位のバラツキを求め、このバラツキが大きい計測点は、表示価値が低いと評価し、バラツキが小さい計測点は、表示価値が高いと評価して弾性画像を表示することが開示されている。(例えば、特許文献2)
しかしながら、上記公知文献では、弾性画像におけるバラツキを求めて、評価をしているものであり、弾性画像領域中の組織の領域、計測条件に適合した評価をしているものではない。したがって、弾性画像取得時において、圧迫等の計測条件が不適切であると、誤った歪みが取得されてしまい、例えば青色で表示され、その組織は硬いと認識されてしまう。また、前立腺組織の中で癌が発生しない領域においても、その組織の特性から、例えば青色で表示され、その組織は硬いと認識されてしまう。そのため、青色の領域(組織)には、癌の疑いがあるいう情報を検者に与えてしまい、誤診につながってしまう恐れがある。
そこで本発明は、診断に適する弾性画像を表示させることを目的とする。
However, in the above-mentioned known document, the variation in the elastic image is obtained and evaluated, and the evaluation is not performed in conformity with the tissue region in the elastic image region and the measurement conditions. Therefore, when the elastic image is acquired, if a measurement condition such as compression is inappropriate, an incorrect strain is acquired, for example, displayed in blue, and the tissue is recognized as being hard. Further, even in a region where no cancer occurs in the prostate tissue, it is displayed in, for example, blue because of the characteristics of the tissue, and the tissue is recognized as being hard. For this reason, in the blue area (tissue), information indicating that cancer is suspected is given to the examiner, which may lead to misdiagnosis.
Therefore, an object of the present invention is to display an elastic image suitable for diagnosis.
前記課題を解決するために、本発明は以下の様に構成される。超音波探触子と、前記超音波探触子を介して被検体の断層部位のRF信号フレームデータに基づいて断層画像を生成する断層画像構成手段と、前記RF信号フレームデータに基づいて前記断層部位における組織の歪み又は弾性率を求める弾性情報演算手段と、前記弾性情報演算手段で求めた歪み又は弾性率に基づいて前記断層部位における弾性画像を生成する弾性画像構成手段と、前記断層画像及び/又は前記弾性画像を表示する表示手段とを備えた超音波診断装置において、前記弾性画像及び前記断層画像の輝度情報を用いて、前記弾性画像のエラーを評価してエラー領域を指定するエラー評価部と、前記エラー評価部で指定された領域について、前記弾性画像にエラー情報を表示させ、又は前記エラー領域に関する前記弾性画像を削除させる画像制御手段とを備える。 In order to solve the above problems, the present invention is configured as follows. An ultrasonic probe, tomographic image constructing means for generating a tomographic image based on RF signal frame data of a tomographic region of the subject via the ultrasonic probe, and the tomographic image based on the RF signal frame data Elastic information calculating means for obtaining strain or elastic modulus of tissue in the site; elastic image constructing means for generating an elastic image in the tomographic site based on the strain or elastic modulus obtained by the elastic information calculating means; And / or an error evaluation for evaluating an error of the elastic image and designating an error region using luminance information of the elastic image and the tomographic image in an ultrasonic diagnostic apparatus comprising a display unit for displaying the elastic image And an image for displaying error information on the elastic image or deleting the elastic image related to the error area for the area specified by the error evaluation unit. Image control means.
以上、本発明によれば、診断に適する弾性画像を表示させ、誤診に繋がる画像情報を検者に与えないようにすることができる。 As described above, according to the present invention, an elastic image suitable for diagnosis can be displayed, and image information that can lead to misdiagnosis can be prevented from being given to the examiner.
本発明を適用してなる超音波探触子及び超音波診断装置について、図を用いて説明する。図1は本発明を適用した超音波診断装置の構成を示すブロック図である。
図1に示すように、超音波診断装置1には、被検体10に当接させて用いる超音波探触子12と、超音波探触子12を介して被検体10に時間間隔をおいて超音波を繰り返し送信する送信部14と、被検体10から発生する時系列の反射エコー信号を受信する受信部16と、送信部14と受信部16を制御する超音波送受信制御部17と、受信部16で受信された反射エコーを整相加算する整相加算部18とが備えられている。
An ultrasonic probe and an ultrasonic diagnostic apparatus to which the present invention is applied will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an ultrasonic diagnostic apparatus to which the present invention is applied.
As shown in FIG. 1, the ultrasound
また、整相加算部18からのRF信号フレームデータに基づいて被検体の濃淡断層画像例えば白黒断層画像を構成する断層画像構成部20と、断層画像構成部20の出力信号を画像表示器26の表示に合うように変換する白黒スキャンコンバータ22とが備えられている。
Further, based on the RF signal frame data from the
また、整相加算部18から出力されるRF信号フレームデータを記憶し、少なくとも2枚のフレームデータを選択するRFフレームデータ選択部28と、被検体10の生体組織の変位を計測する変位計測部30変位計測部30で計測された変位情報から歪み又は弾性率を求める弾性情報演算部32と、弾性情報演算部32で演算した歪み又は弾性率からカラー弾性画像を構成する弾性画像構成部34と、弾性画像構成部34の出力信号を画像表示器26の表示に合うように変換するカラースキャンコンバータ36とが備えられている。そして、白黒断層画像とカラー弾性画像を重ね合わせたり、並列に表示させたり、切替を行う切替加算部24と、合成された合成画像を表示する画像表示器26とが備えられている。
The RF signal frame data output from the
また、RF信号フレームデータ選択部28又は変位計測部30又は弾性情報演算部32又は弾性画像構成部34又は断層画像構成部20又は白黒スキャンコンバータ22の出力情報から弾性画像のエラーを評価するエラー評価部40と、エラー評価部40と弾性画像構成部34とカラースキャンコンバータ36とを制御する画像制御部44と、画像制御部44に指示を与えるインターフェイス部42とが備えられている。
Also, error evaluation for evaluating the error of the elastic image from the output information of the RF signal frame
ここで、超音波診断装置1について詳細に説明する。超音波探触子12は、複数の振動子を配設して形成されており、被検体10に振動子を介して超音波を送受信する機能を有している。送信部14は、超音波探触子12を駆動して超音波を発生させるための送波パルスを生成するとともに、送信される超音波の収束点をある深さに設定する機能を有している。また、受信部16は、超音波探触子12で受信した反射エコー信号について所定のゲインで増幅してRF信号すなわち受波信号を生成するものである。整相加算部18は、受信部16で増幅されたRF信号を入力して位相制御し、受信超音波ビーム信号を生成するものである。
Here, the ultrasonic
断層画像構成部20は、整相加算部18からの受信ビーム信号を入力してゲイン補正、ログ圧縮、検波、輪郭強調、フィルタ処理等の信号処理を行い、断層画像データを得るものである。また、白黒スキャンコンバータ22は、断層画像構成部20からの断層画像データをデジタル信号に変換するA/D変換器と、変換された複数の断層画像データを時系列に記憶するフレームメモリと、制御コントローラを含んで構成されている。この白黒スキャンコンバータ22は、フレームメモリに格納された被検体内の断層フレームデータを1画像として取得し、取得された断層フレームデータをテレビ同期で読み出すものである。
The tomographic
RFフレームデータ選択部28は、整相加算部18からの複数のRF信号フレームデータを格納し、格納されたRF信号フレームデータ群から1組すなわち2つのRF信号フレームデータを選択する。例えば、整相加算部16から時系列すなわち画像のフレームレートに基づいて生成されるRF信号フレームデータをRFフレームデータ選択部28に順次記憶し、記憶されたRF信号フレームデータ(N)を第1のデータとして選択すると同時に、時間的に過去に記憶されたRF信号フレームデータ群(N−1、N−2、N−3…N−M)の中から1つのRF信号フレームデータ(X)を選択する。なお、ここでN、M、XはRF信号フレームデータに付されたインデックス番号であり、自然数とする。
The RF frame
そして、変位計測部30は、選択された1組のデータすなわちRF信号フレームデータ(N)及びRF信号フレームデータ(X)から1次元或いは2次元相関処理を行って、断層画像の各点に対応する生体組織における変位や移動ベクトルすなわち変位の方向と大きさに関する1次元又は2次元変位分布を求める。ここで、移動ベクトルの検出にはブロックマッチング法を用いる。ブロックマッチング法とは、画像を例えばN×N画素からなるブロックに分け、関心領域内のブロックに着目し、着目しているブロックに最も近似しているブロックを前のフレームから探し、これを参照して予測符号化すなわち差分により標本値を決定する処理を行う。
Then, the
弾性情報演算部32は、変位計測部30から出力される計測値、例えば移動ベクトルと、圧力計測部46から出力される圧力値とから断層画像上の各点に対応する生体組織の歪みや弾性率を演算し、その歪みや弾性率に基づいて弾性画像信号すなわち弾性フレームデータを生成するものである。
The elasticity
このとき、歪みのデータは、生体組織の移動量例えば変位を空間微分することによって算出される。また、弾性率のデータは、圧力の変化を歪みの変化で除することによって計算される。例えば、変位計測部30により計測された変位をL(X)、圧力計測部46により計測された圧力をP(X)とすると、歪みΔS(X)は、L(X)を空間微分することによって算出することができるから、ΔS(X)=ΔL(X)/ΔXという式を用いて求められる。また、弾性率データのヤング率Ym(X)は、Ym=(ΔP(X))/ΔS(X)という式によって算出される。このヤング率Ymから断層画像の各点に相当する生体組織の弾性率が求められるので、2次元の弾性画像データを連続的に得ることができる。なお、ヤング率とは、物体に加えられた単純引張り応力と、引張りに平行に生じるひずみに対する比である。
At this time, the strain data is calculated by spatially differentiating the movement amount of the living tissue, for example, the displacement. The elastic modulus data is calculated by dividing the change in pressure by the change in strain. For example, assuming that the displacement measured by the
弾性画像構成部34は、フレームメモリと画像処理部とを含んで構成されており、弾性情報演算部32から時系列に出力される弾性フレームデータをフレームメモリに確保し、確保されたフレームデータに対し画像処理を行うものである。
カラースキャンコンバータ36は、弾性画像構成部34からの弾性フレームデータに色相情報を付与する機能を有したものである。つまり、弾性フレームデータに基づいて光の3原色すなわち赤(R)、緑(G)、青(B)に変換するものである。例えば、歪みが大きい弾性データを赤色コードに変換すると同時に、歪みが小さい弾性データを青色コードに変換する。
The elastic
The
そして、本発明に係る切替加算部24は、フレームメモリと、画像処理部と、画像選択部とを備えて構成されている。ここで、フレームメモリは、白黒スキャンコンバータ32からの断層画像データとカラースキャンコンバータ36からの弾性画像データとを格納するものである。また、画像処理部は、フレームメモリに確保された断層画像データと弾性画像データとを合成割合を変更して合成するものである。合成画像の各画素の輝度情報及び色相情報は、白黒断層画像とカラー弾性画像の各情報を合成割合で加算したものとなる。さらに、画像選択部は、フレームメモリ内の断層画像データと弾性画像データ及び画像処理部の合成画像データのうちから画像表示器26に表示する画像を選択するものである。
The
また、弾性画像のエラーを評価するエラー評価部40は、RF信号フレームデータ選択部28と変位計測部30と弾性情報演算部32と弾性画像構成部34と断層画像構成部20と白黒スキャンコンバータ22の出力に接続され、断層画像、RF信号、歪み、弾性率の情報から弾性画像のエラーを評価するものである。
The
そして、画像制御部44は、エラー評価部40とインターフェイス部42の出力に接続されている。画像制御部44は、エラー評価部40でエラーとして評価された領域や、インターフェイス部42で指定された領域を削除したり、エラー情報を付与したりするものである。また、インターフェイス部42は、キーボード、トラックボール等から構成されており、画像表示器26に表示されるカーソルと連動している。
The
図2は、前立腺の弾性画像の診断手順を示したものである。まず、弾性画像を取得し、その画像領域に硬い領域があるかどうか確認する。硬い領域が認められれば、その硬い領域を、弾性診断として陽性と認めるかどうかのエラー判定を行う。このエラー判定では、組織として実際に硬くても診断する必要がない対象組織であったり、弾性診断の計測条件が不適切なために硬く検出されてしまった領域などがエラーとして判定され、弾性陽性としては診断されないように区別され、誤診にならないよう試みている。なお、最終的にエラーではないと認識された硬い領域は、弾性陽性として画像から除去されずに表示される。 FIG. 2 shows a diagnostic procedure for elastic images of the prostate. First, an elastic image is acquired, and it is confirmed whether there is a hard region in the image region. If a hard region is recognized, an error determination is made as to whether or not the hard region is recognized as a positive elasticity diagnosis. In this error determination, a target tissue that does not need to be diagnosed even if it is actually hard, or a region that has been detected hard due to inappropriate measurement conditions for elasticity diagnosis, etc. is determined as an error. As such, it is distinguished so that it is not diagnosed, and attempts are made to avoid misdiagnosis. Note that a hard region that is finally recognized as not having an error is displayed without being removed from the image as being positive for elasticity.
エラーであると判定される場合には、組織の特性により不適切な場合と、計測条件が不適切の場合とに分類される。組織の特性により不適切な場合とは、例えば、石灰化、膀胱、嚢胞、尿管、血管、前線維筋性間質(AFS)が弾性画像として表示される場合である。石灰化、膀胱、嚢胞、尿管、血管、前線維筋性間質(AFS)の組織は硬かったり、内部組織に流動体が存在したりするため、青色に表示される場合が多い。また、計測条件が不適切の場合とは、石灰化のシャドーの影響を受ける領域、適切に圧迫されていない領域、又は圧迫前後の断面がずれた領域が弾性画像として表示される場合である。 When it is determined that there is an error, it is classified into a case where it is inappropriate depending on the characteristics of the tissue and a case where the measurement condition is inappropriate. The case where it is inappropriate due to the characteristics of the tissue is, for example, a case where calcification, bladder, cyst, ureter, blood vessel, and anterior fibromuscular stroma (AFS) are displayed as an elastic image. Calcification, bladder, cysts, ureters, blood vessels, and prefibromuscular stroma (AFS) tissue are often displayed in blue because they are stiff or have fluid in the internal tissue. The case where the measurement condition is inappropriate is a case where an area affected by the shadow of calcification, an area that is not properly compressed, or an area where the cross section before and after the compression is shifted is displayed as an elastic image.
ここで、図2に示すように、石灰化を含む領域をエラー<1>とする。石灰化は非常に硬いため弾性画像で硬く認識され、青色に表示されるが、弾性画像では青色に表示される領域が石灰化であるのか認識できない。なお、石灰化50領域は、癌が発生しない組織であるため診断不要なものである。
Here, as shown in FIG. 2, an area including calcification is defined as error <1>. Since calcification is very hard, it is recognized hard in the elastic image and displayed in blue, but in the elastic image, it cannot be recognized whether the region displayed in blue is calcification. It should be noted that the
また、膀胱、嚢胞、尿管、血管を含む領域をエラー<2>とする。膀胱、嚢胞、尿管、血管はいずれの部位も低エコーの流体を内包しており、流動性であるため組織同士が結合した運動をしない。よって、正確に歪みを演算することができないため、結果的に硬い組織として演算されてしまうことが多い。なお、これらの領域は、癌が発生しない組織であるため診断不要なものである。 An area including the bladder, cyst, ureter, and blood vessel is defined as error <2>. The urinary bladder, cyst, ureter, and blood vessel all contain a low-echo fluid and are fluid, so they do not move together. Therefore, since distortion cannot be calculated accurately, the result is often calculated as a hard tissue. In addition, since these areas are tissues in which cancer does not occur, diagnosis is unnecessary.
また、AFS領域をエラー<3>とする。AFS領域54は、図3等に示すように前立腺のBase部からMiddle部に局在する組織領域であり、経直腸用探触子を用いて前立腺の横断面で観察すると、前立腺中央から膀胱52手前の前立腺53側の皮膜56に向けて広がる逆三角形の低エコー域として認識される。AFS領域54は、癌が発生しない組織であるため診断不要なものである。
Also, let the AFS area be error <3>. As shown in FIG. 3 and the like, the
図4に示すように、石灰化50の後方でエコーが不十分なシャドーイング領域60をエラー<4>とする。シャドーイング領域60とは、石灰化50によりエコー信号が遮断された領域であり、その組織を反映したエコー信号が得られない。そのため歪みの演算結果もその組織の弾性を反映せず、結果的には硬い組織として演算されてしまうことが多い。
As shown in FIG. 4, a shadowing
また、適切に圧迫されていない領域をエラー<5>とする。経直腸用探触子で前立腺53を圧迫する場合、一度の圧迫操作で全視野範囲を同等に圧迫することはできず、十分に圧迫できない方向が生じる。圧迫により適切な変形が与えられなかった領域は硬い組織として演算されてしまうことが多い。エラー評価部40は、関心領域の外側部に配置する前立腺皮膜部(脂肪、筋)に生じた歪みが、所定の閾値に達しない時、圧迫不十分の領域62として判定する。
In addition, an area that is not properly compressed is defined as error <5>. When the
また、圧迫の前後で断面がずれた領域をエラー<6>とする。圧迫前後に取得されたRF信号フレームデータ間での相関処理やブロックマッチング処理により、各計測点につき、圧迫後にどこに移動したかの変位情報を取得している。この圧迫前後の時間間隔の間に、超音波探触子12の短軸方向に面がずれると、圧迫前の計測面と圧迫後の計測面が異なる組織の面になるので、2次元平面内での変位探索処理に従う場合には、圧迫後にどこに移動したかが不明となる。このような場合には、変位情報がエラーとなり、結果的には硬い組織として演算されてしまうことが多い。エラー評価部40は、関心領域内部の弾性画像が時間的に安定して映像化されたかどうかを動画像で判定する。
In addition, an area where the cross section is shifted before and after the compression is defined as error <6>. Displacement information about where the measurement points moved after compression is acquired for each measurement point by correlation processing or block matching processing between RF signal frame data acquired before and after compression. If the surface deviates in the short axis direction of the
以下、エラー評価と弾性画像処理について、具体的に説明する。
第1の実施形態として、上述したエラー領域を手動で評価し、判別する形態を図1〜図5を用いて説明する。図3は、画像表示器26に表示される画像である。左側に表示されている画像が断層画像であり、右側に表示されている画像が断層画像上に弾性画像を重ね合わせた画像である。これら2つの画像は同一断面の画像である。
Hereinafter, error evaluation and elasticity image processing will be described in detail.
As a first embodiment, a mode for manually evaluating and discriminating the above-described error region will be described with reference to FIGS. FIG. 3 is an image displayed on the
検者は、画像表示器26の右側に表示されている弾性画像上に組織が硬いとして表示される青色に表示されている領域を確認する。そして、画像表示器26の左側に表示されている断層画像を用いて、この表示が適切であるかどうか、すなわちその領域がエラー領域であるかを判定する。
The examiner confirms the region displayed in blue on the elastic image displayed on the right side of the
そして、エラー領域が存在する場合、エラー領域であることを認識できるように、インターフェイス部42でカーソル100を移動させ、弾性画像上で領域の指定を行う。この領域は、インターフェイス部42上のボタンをクリックすることにより領域の始点を決定し、トラックボールを回転させることにより領域の範囲が求められ、再度ボタンをクリックすることにより領域の終点が決定される。なお、断層画像上で領域を指定する場合、断層画像構成部20、白黒スキャンコンバータ22で構成される断層画像上で領域の指定を行う。
画像制御部44は、この指定された領域について、弾性画像にエラー情報を表示させたり、その領域に関する弾性画像を削除させたりするように、弾性画像構成部34に対して制御を行う。
When an error area exists, the
The
そして、弾性画像構成部34は、画像制御部44により指示を受けた領域について弾性画像構成部34のフレームメモリのフレームデータにエラー情報の画像処理を行い、画像処理を行ったフレームデータをカラースキャンコンバータ36に出力する。そして、画像表示器26は、その画像処理された弾性画像を表示する。
Then, the elastic
この動作について、図5を用いて説明する。図5の左側のチャートは動作手順を表すものである。右側の画像は、画像表示器26に表示される画像であり、上段の画像はS1、S2、S3の状態の画像である。中段の画像はS4の状態の画像であり、下段の画像はS5、S6の状態の画像である。
This operation will be described with reference to FIG. The chart on the left side of FIG. 5 shows the operation procedure. The right image is an image displayed on the
(S1)まず、弾性画像をフリーズして静止画像を表示する。このとき、同じタイミングの断層画像も並列に表示する。
(S2)インターフェイス部42を用いて、エラー領域指定モードに切り替える。画像制御部44を介して画像表示器26の右端部にエラー領域指定UIとして上記エラー<1>〜<6>の分類ボタンを表示させる。エラー領域指定UIには、エラー<1>〜<6>に応じて、エラー領域の色付けがなされている。
(S3)そして、画像を静止した状態で断層画像を見て、例えば、弾性画像で硬く検出された領域が前線維筋性間質(AFS)であれば、エラー<3>として認定する。エラー領域指定UI表示されているエラー<3>のボタンをクリックしてエラー<3>を弾性画像又は断層画像上で指定する。なお、他のエラーであっても、同様な方式で領域が指定される。
(S4)断層画像を見ながら、弾性画像又は断層画像上のAFS領域54をインターフェイス部42で指定する。
(S5)画像制御部44は、インターフェイス部42で指定された領域の境界(輪郭)を検出し、弾性画像構成部34にその領域の情報を出力する。
(S6)弾性画像構成部34は、画像制御部44の検出されたエラー領域の弾性画像情報を除去したり、又はエラー<3>で分類された色付けを行い、その画像処理された画像を画像表示器26に表示する。
(S1) First, the elastic image is frozen to display a still image. At this time, tomographic images at the same timing are also displayed in parallel.
(S2) The
(S3) Then, the tomographic image is viewed while the image is stationary. For example, if the region hard detected in the elastic image is an anterior fibromuscular stroma (AFS), it is recognized as error <3>. Click the error <3> button displayed on the error area specification UI to specify error <3> on the elasticity image or tomographic image. Even for other errors, the area is specified in the same manner.
(S4) The
(S5) The
(S6) The elastic
次に第2の実施形態として、上述したエラー領域を半自動的に評価し、判別する形態を図1〜図4、図6を用いて説明する。 Next, as a second embodiment, a mode of semi-automatically evaluating and discriminating the above-described error area will be described with reference to FIGS. 1 to 4 and FIG.
検者は、図3に示すように画像表示器26の右側に表示されている弾性画像上に組織が硬いとして表示される青色に表示されている領域を確認する。
そして、硬い領域が存在する場合、インターフェイス部42でカーソル100を移動させ、断層画像又は弾性画像上でその領域の指定を行う。このとき画像制御部44は、リージョングローイング法を用いて領域の広がりの評価を行う。リージョングローイング法とは、抽出すべき領域の基準点を設定し、その基準点の輝度との輝度差が設定範囲内に属する画素の領域を抽出する画像抽出法である。
As shown in FIG. 3, the examiner confirms an area displayed in blue that is displayed as a hard tissue on the elastic image displayed on the right side of the
When a hard region exists, the
インターフェイス部42上のボタンをクリックすることによりカーソル100で基準点を決定し、設定範囲を定める。リージョングローイング法により設定範囲内に属する画素の領域が求められる。石灰化50を領域抽出する場合、断層画像又は弾性画像で表示される石灰化50の中心部に基準点をインターフェイス部42で設定する。そして、前立腺53内に表示される石灰化50は、周囲に比べ高輝度領域であるので、例えば、断層画像の輝度値200以上が指定されるように輝度の範囲をインターフェイス部42で設定する。そして、画像制御部44は、リージョングローイング法により輝度値200以上の領域が石灰化50の領域であると指定する。
By clicking a button on the
また、エラー評価部40は“歪み”を用いてエラー領域を指定してもよい。断層画像上の各点に対応する生体組織の歪みや弾性率を演算する弾性画像構成部32は、各点に対応する歪みをエラー評価部40に出力する。
Further, the
石灰化50を領域抽出する場合、石灰化50の中心部に基準点をインターフェイス部42で設定する。画像制御部44は、エラー評価部40に対し、設定された基準点の歪みを演算するよう指令する。エラー評価部40は、基準点の歪みを弾性情報演算部32より得る。前立腺53内に表示される石灰化50は、周囲に比べ歪みが小さいので、例えば、基準点の歪みの近傍が指定されるように歪みの範囲をインターフェイス部42で設定する。そして、エラー評価部40は、設定した歪みの範囲の領域を石灰化50の領域であると指定する。
When the
このように画像制御部44で指定された領域について、弾性画像にエラー情報として表示させたり、その領域に関する弾性画像を削除させたりするように、弾性画像構成部34に対して制御を行う。
そして、弾性画像構成部34は、画像制御部44により指示を受けた領域について弾性画像構成部34のフレームメモリのフレームデータにエラー情報の画像処理を行い、画像処理を行ったフレームデータをカラースキャンコンバータ36に出力する。そして、画像表示器26は、その画像処理された弾性画像を表示する。
As described above, the elastic
Then, the elastic
この動作について、図6を用いて説明する。図6の左側のチャートは動作手順を表すものである。右側の画像は、画像表示器26に表示される画像であり、上段の画像はS11、S12の状態の画像である。中段の画像はS13〜15の状態の画像であり、下段の画像はS17の状態の画像である。
This operation will be described with reference to FIG. The chart on the left side of FIG. 6 shows the operation procedure. The right image is an image displayed on the
(S11)は上記(S1)と同様であり、(S12)は上記(S2)と同様であるため、ここでは説明を省略する。
(S13)弾性画像の領域をクリックして、基準点を指定する。そして、リージョングローイング法の場合は、輝度又は色相の範囲を設定する。領域の指定に歪みを用いる場合は、歪みの範囲を設定する。
(S14)そして、弾性画像上においてリージョングローイング法、又は歪みより指定された領域の境界を検出する。
(S15)指定された領域に該当する超音波断層画像の輝度分布情報をリージョングローイング法を用いて抽出する。
(S16)エラー評価部40は、抽出された輝度情報を評価して、エラーかどうかを自動的に判定する。エラーであれば、その分類を判定する。なお、自動判定の仕方については、第3の実施形態に説明する。
(S17)弾性画像構成部34は、画像制御部44の検出されたエラー領域の弾性画像情報を除去したり、又はエラー<3>で分類された色付けを行い、その画像処理された画像を画像表示器26に表示する。
(S11) is the same as (S1) above, and (S12) is the same as (S2) above, so the description is omitted here.
(S13) Click the area of the elastic image to specify the reference point. In the case of the region growing method, a luminance or hue range is set. When distortion is used to specify an area, a distortion range is set.
(S14) Then, the boundary of the region designated by the region growing method or distortion is detected on the elastic image.
(S15) The luminance distribution information of the ultrasonic tomographic image corresponding to the designated region is extracted using the region growing method.
(S16) The
(S17) The elastic
次に第3の実施形態として、上述したエラー領域を自動的に評価し、判別する形態を図1〜図4、図7を用いて説明する。
この実施形態は、エラー評価部40において断層画像の輝度情報(表示位置と形状)からエラー領域を自動的に評価し、判別する形態である。
Next, as a third embodiment, a mode for automatically evaluating and discriminating the above-described error area will be described with reference to FIGS.
In this embodiment, the
エラー評価部40は、輝度に対する閾値処理と、その形状情報と、位置情報を評価することによりエラー判定を行う。まず、ここでは低エコー域を検出する。例えば、輝度平均値を基準にして、その何倍かを示す値として、Th(AFS)を設定し、AFS輝度閾値を
(AFS輝度閾値)=Th(AFS)×Pmean
として設定する。このTh(AFS)は、1以下である。そして、エラー評価部40は、形状情報による判定を行う。つまり、背側(画像では近傍)から腹側(画像では深部)に向かうに従い、横幅が増加する傾向にあるかどうかを判定する。また、エラー評価部40は、位置情報による判定を行う。前立腺の右にも左にも偏らず、中央に配置しているかを判定する。更にその低エコー域の腹側の領域に、膀胱52があるかどうかを判定する。
The
(AFS brightness threshold) = Th (AFS) x Pmean
Set as. This Th (AFS) is 1 or less. Then, the
この実施形態を具体的に説明すると、前立腺部位を観察する場合、超音波探触子の送受信面側から前立腺53、前立腺53に隣接するAFS領域54、前立腺53及びAFS領域54を覆う皮膜56、AFS領域54及び皮膜56の外側に膀胱52という順で表示される。
Specifically demonstrating this embodiment, when observing the prostate region, from the transmitting / receiving surface side of the ultrasound probe, the
エラー評価部40には、検出した断層画像データを記憶する画像メモリと、検出するパターンの断層画像データを予め記憶するテンプレートメモリと、画像メモリとテンプレートメモリに記憶された断層画像データの一致度を検出する演算部と、その一致した位置を認識するための位置情報解析部とが備えられている。
The
予めテンプレートメモリには、前立腺部位の超音波断層像が記憶されている。具体的には、超音波探触子、前立腺53、皮膜56、膀胱52の形状と位置関係に対応させてAFS領域54のテンプレートがテンプレートメモリに記憶されている。また、輝度は膀胱52<AFS領域54<前立腺53<皮膜56となっており、この輝度情報もテンプレートメモリに記憶されている。
An ultrasonic tomographic image of the prostate region is stored in advance in the template memory. Specifically, the template of the
例えば、AFS領域54のテンプレートの場合、超音波探触子とAFS領域54との間の距離、すなわち画像の下端部とAFS領域54との間の距離は2cmとして位置付けられている。また、扇形の前立腺53に隣接する逆三角形のAFS領域54が位置付けられている。このように、その他の周囲部位(皮膜56、膀胱52)の位置関係に対応させ、AFS領域54の超音波断層像のテンプレートをテンプレートメモリに記憶されている。
For example, in the case of the template of the
そして、検出した超音波断層像データを断層画像構成部20又は白黒スキャンコンバータ22から取り込み、超音波断層像を画像メモリに記憶する。演算部は、画像メモリに記憶されている超音波断層像と、テンプレートメモリに記憶された超音波断層像のテンプレートとの一致度を演算する。この演算は、超音波断層像と予め記憶されたテンプレートの輝度に応じて2値化して処理を行う。例えば、AFS輝度閾値に基づき、輝度の高い部位を“1”、輝度の低い部位を“0”とする。例えば、前立腺53、皮膜56は“1”、膀胱52、AFS領域54は“0”となる。このようにテンプレートと検出した超音波画像データを2値化して一致度を演算する。
The detected ultrasonic tomographic image data is taken in from the tomographic
位置情報解析部は、画像メモリに記憶されている超音波断層像データがテンプレートと一致した位置と領域を認識する。画像制御部44は、この指定された領域について、弾性画像にエラー情報を表示させたり、その領域に関する弾性画像を削除させたりするように、弾性画像構成部34に対して制御を行う。
The position information analysis unit recognizes a position and a region where the ultrasonic tomographic image data stored in the image memory matches the template. The
そして、弾性画像構成部34は、画像制御部44により指示を受けた領域について弾性画像構成部34のフレームメモリのフレームデータにエラー情報の画像処理を行い、画像処理を行ったフレームデータをカラースキャンコンバータ36に出力する。そして、画像表示器26は、その画像処理された弾性画像を表示する。
なお、上記では、超音波断層像についてテンプレートマッチングを行ったが、エラー評価部40は弾性画像のテンプレートと、弾性画像構成部34から出力される弾性画像を用いて、弾性画像上でテンプレートマッチングを行ってもよい。
Then, the elastic
In the above description, template matching is performed on the ultrasonic tomographic image. However, the
この動作について、図7を用いて説明する。図7の左側のチャートは動作手順を表すものである。右側の画像は、画像表示器26に表示される画像であり、上段の画像はS21、S22の状態の画像である。中段の画像はS23〜24の状態の画像であり、下段の画像はS26の状態の画像である。
This operation will be described with reference to FIG. The chart on the left side of FIG. 7 represents the operation procedure. The right image is an image displayed on the
(S21)は上記(S1)と同様であり、(S22)は上記(S2)と同様であるため、ここでは説明を省略する。
(S23)弾性画像上の硬い領域(青色)で表示される領域を自動検出し、例えば、R1、R2として硬い領域の画像認識を行う。
(S24)そして、エラー評価部40は、R1、R2に該当する断層画像の輝度分布を抽出する。
(S25)エラー評価部40は、R1、R2の輝度情報を用いてこの領域の境界(輪郭)を検出し、上述したテンプレートマッチングを用いてエラーを特定する。そしてエラーがあれば、その分類を判定する。
(S26)画像制御部44は、R1の弾性画像情報を除去したり、又はエラー<3>で分類された色付けを行う。また、R2の弾性画像情報を除去したり、又はエラー<1>で分類された色付けを行う。そして、これら画像処理された画像を画像表示器26に表示する。
(S21) is the same as (S1) above, and (S22) is the same as (S2) above, so the description is omitted here.
(S23) A region displayed as a hard region (blue) on the elastic image is automatically detected, and for example, hard regions are recognized as R1 and R2.
(S24) Then, the
(S25) The
(S26) The
次に、他の実施形態として、上述した各エラーの特徴を自動的に評価し、判別する形態をそれぞれ説明する。 Next, as another embodiment, a mode of automatically evaluating and discriminating the characteristics of each error described above will be described.
(エラー<1>)
石灰化はカルシウム沈着により生成され、直径1mm程度の非常に小さく硬い石である。したがって、石灰化を超音波で観察すると、直径1mm程度の非常に高輝度の点として認識される。具体的には、エラー評価部40は、弾性画像で青色に表示される領域における断層画像の輝度情報(前立腺内で局所的に輝度が高い領域)により、この領域を石灰化50であると判定する。エラー評価部40は、輝度に対する閾値処理と、その領域の限局性を評価することにより画像認識可能である。前立腺画像の平均輝度値の演算として
(平均輝度値)=Pmean
を求める。そして、エラー評価部40は輝度閾値を超えている領域を検出する。例えば、輝度平均値を基準にして、その何倍かを示す値として、Th(Ca)を設定する。そして、石灰化輝度閾値を
(石灰化輝度閾値)=Th(Ca)×Pmean
として設定する。ここでTh(Ca)は、1以上である。前立腺画像の各座標につき、上記輝度閾値を超える計測点の座標を求め、それらの座標の集団としての高輝度領域を検出する。
そして、エラー評価部40は、上記高輝度領域の広がりが、直径1mm程度の円形領域であるかどうかを判定する。
画像制御部44は、この指定された領域について、弾性画像にエラー<1>を表示させたり、その領域に関する弾性画像を削除させたりするように、弾性画像構成部34に対して制御を行う。
(Error <1>)
Calcification is generated by calcium deposition and is a very small and hard stone with a diameter of about 1mm. Therefore, when calcification is observed with ultrasonic waves, it is recognized as a very bright spot having a diameter of about 1 mm. Specifically, the
(Average luminance value) = Pmean
Ask for. Then, the
(Calcification brightness threshold) = Th (Ca) x Pmean
Set as. Here, Th (Ca) is 1 or more. For each coordinate of the prostate image, the coordinates of the measurement point exceeding the luminance threshold are obtained, and a high luminance area as a group of those coordinates is detected.
Then, the
The
(エラー<2>)
膀胱、嚢胞、尿管、血管は、いずれの部位も、内部に流体を含んでおり、圧迫に対する挙動は流動体に特有の挙動を示す。つまり、生体組織ではないため、隣接する計測点間において全く異なる大きさ、方向の変位ベクトルを持つ傾向がある。つまり、膀胱、嚢胞、尿管、血管の内部組織には結合がないので、各部位の動きが完全に自由であるから、変位の大きさや方向のバラツキが顕著に現れる。この挙動は組織間での結合性の評価により、容易に識別されることが示されている。
そこで、エラー評価部40は、変位計測部30から出力される信号を用いて、弾性画像で青色に表示される領域における変位の大きさと方向のバラツキ又はその統計的特徴量を計測し、この弾性画像の領域をエラー<2>として判定する。この計測に関しては、特許文献2に開示されている。
(Error <2>)
The bladder, cyst, ureter, and blood vessel all contain fluid inside, and the behavior against compression shows a behavior specific to the fluid. That is, since it is not a living tissue, it tends to have displacement vectors of completely different sizes and directions between adjacent measurement points. In other words, since there is no connection to the internal tissues of the bladder, cyst, ureter, and blood vessel, the movement of each part is completely free, so that the variation in the magnitude and direction of the displacement appears remarkably. This behavior has been shown to be easily identified by assessing connectivity between tissues.
Therefore, the
具体的には、エラー評価部40は、各計測点における2次元の変位ベクトル(Xi,j、Yi,j)を求める。そして、画像縦軸方向(y方向)成分と画像横軸方向(x方向)成分の要素データ群演算し、変位の大きさと方向のバラツキ又はその統計的特徴量を求める。計測した領域内で、変位の大きさや方向のバラツキが顕著に現れた場合、その領域を例えば膀胱52とする。特に、膀胱に関しては、腹側に位置する広域な低エコー領域であるため、更に部位の位置情報を加味しても判定されうる。なお、エラー評価部40は、膀胱、嚢胞、尿管、血管は、相関係数が低いことを利用して判定してもよい。
そして、画像制御部44は、この指定された領域について、弾性画像にエラー<2>を表示させたり、その領域に関する弾性画像を削除させたりするように、弾性画像構成部34に対して制御を行う。
Specifically, the
Then, the
(エラー<4>)
図4に示すように、エラー評価部40は、上記エラー<1>の判定で石灰化50が検出されたら、その後方領域60が他の領域と比較して十分な輝度情報を持っているかを判定する。
まず、上述したとおりエラー<1>の検出を行う。そして、エラー評価部40は、その後方の座標領域を石灰化後方領域として設定し、その平均輝度が、演算を行うに十分な輝度を持っているか判定する。例えば、前立腺全体の輝度平均値を基準にして、その何倍かを示す値として、Th(Shadow)を設定し、シャドーイング輝度閾値を
(シャドーイング輝度閾値)=Th(Shadow)×Pmean
と設定する。ここでTh(Shadow)は、1以下とする。そして、
(石灰化後方領域の輝度平均)<(シャドーイング輝度閾値)
であれば、エラー評価部40は、シャドーイング領域60として認識する。
そして、画像制御部44は、この指定された領域について、弾性画像にエラー<4>を表示させたり、その領域に関する弾性画像を削除させたりするように、弾性画像構成部34に対して制御を行う。
(Error <4>)
As shown in FIG. 4, when the
First, as described above, error <1> is detected. Then, the
(Shadowing brightness threshold) = Th (Shadow) x Pmean
And set. Here, Th (Shadow) is 1 or less. And
(Luminance average of calcification rear area) <(shadowing luminance threshold)
If so, the
Then, the
(エラー<5>)
図8(a)に示すように、経直腸用探触子で前立腺を圧迫する場合、一度の圧迫操作で全視野範囲を同等に圧迫することはできず、十分に圧迫できない領域80が生じる。エラー評価部40は、関心領域の腹側部に配置する前立腺皮膜部56(脂肪、筋)に生じた歪みが、所定の閾値を越えたかどうかを判定することにより、その方向に適切に圧迫されたかどうかを判定する。
皮膜部56は、前立腺の腺組織領域よりも皮膜部は高輝度であること、皮膜部56は、円弧状の帯として連続して繋がっている特徴を利用して、エラー評価部40は、前立腺皮膜部(輪郭部)の領域を自動検出することができる。
そして、画像制御部44は、閾値を超えなかった方向の弾性画像を削除して表示されるようになっている。
(Error <5>)
As shown in FIG. 8 (a), when the prostate is compressed with a transrectal probe, the entire visual field range cannot be compressed equally by a single compression operation, and a
The
Then, the
図8(b)に示すように、画像制御部44は、この圧迫できていない扇形の領域82について、弾性画像にエラー<5>を表示させたり、その領域に関する弾性画像を削除させたりするように、弾性画像構成部34に対して制御を行う。
更にまた、画像制御部44は、閾値を超えた方向の弾性画像は、その皮膜部56後方の弾性画像を除去し、皮膜部56の内部の前立腺組織部53の弾性画像のみが抽出されて表示するように処理していてもよい。
As shown in FIG. 8B, the
Furthermore, the
(エラー<6>)
圧迫前後において計測断面がずれ、異なる組織領域となった場合、例えば、エラー評価部40は、変位の演算に際してのマッチングの程度を示す相関係数などのパラメタが、極度に小さい値を計上する。つまり、相関係数の値に対して閾値を設定して判定することができる。この相関係数閾値をCthrsとして設定する。
そして、前立腺画像の各座標につき、上記相関係数閾値を超えない計測点の座標を求め、それらの座標の集団としての低相関計数領域を検出する。
そして、画像制御部44は、この領域について、弾性画像にエラー<6>を表示させたり、その領域に関する弾性画像を削除させたりするように、弾性画像構成部34に対して制御を行う。
(Error <6>)
When the measurement cross section is shifted before and after the compression and the tissue regions are different, for example, the
Then, for each coordinate of the prostate image, the coordinates of the measurement points that do not exceed the correlation coefficient threshold are obtained, and the low correlation count region as a group of these coordinates is detected.
Then, the
(皮膜部)
歪みの値に圧迫の程度を判定する圧迫判定歪み閾値εthrsを設定する。この歪みの閾値は、前立腺画像内のすべての計測点における歪みの値で計測された歪み平均の値εmeanにより、規格化された歪みの値に対する閾値であるとする。前立腺の歪み分布を規格化する。つまり、各計測点において計測された歪みの値εmeas(i,j)を、全計測点で計測された歪みの平均値εmeanで除する。つまり、
εmean=Σεmeas(i,j) /N N:計測点の総数
εnorm(i,j)=εmeas(i,j)/εmean
として設定する。このようにすれば、圧迫前後での圧縮量に依存しない、圧迫判定歪み閾値を設定することができる。エラー評価部40は、前立腺皮膜部において計測された規格化歪みの値εnorm(i,j)に対して、圧迫判定歪み閾値を越えたかどうかを判定する。超えていれば、その皮膜部座標(i,j)の方向への圧迫は適切であったと判定する。上記方法は、歪み分布を用いて説明したが、歪み画像を構築していれば、歪み画像の輝度情報や、色相情報に上記圧迫判定歪み閾値に相当する閾値を割り当て、圧迫の適否を判定するようになっていてもよい。
(Coating part)
The compression determination distortion threshold value εthrs for determining the degree of compression is set as the distortion value. It is assumed that this distortion threshold is a threshold for distortion values normalized by the distortion average value εmean measured at the distortion values at all measurement points in the prostate image. Normalize the strain distribution of the prostate. That is, the strain value εmeas (i, j) measured at each measurement point is divided by the strain average value εmean measured at all measurement points. That means
εmean = Σεmeas (i, j) / NN: Total number of measurement points εnorm (i, j) = εmeas (i, j) / εmean
Set as. In this way, it is possible to set a compression determination distortion threshold that does not depend on the amount of compression before and after compression. The
また、弾性画像の動画の中から、上記評価基準の計測条件を最も高い成績でクリヤしたフレームを選別し、診断画像として適用する。上述した通り、不適当な圧迫操作によって生じるエラー(エラー<5>、<6>)を演算により認識することが可能である。この方法を用いれば、一連の動画の連続フレームの中から、最も適当な圧迫操作により得られた瞬間のフレームを選出することが可能となる。以下その方法の一例を図9に示す。 Further, a frame that has cleared the measurement condition of the above evaluation criteria with the highest result is selected from the elastic image moving image and applied as a diagnostic image. As described above, it is possible to recognize errors (errors <5> and <6>) caused by an inappropriate compression operation by calculation. By using this method, it is possible to select a frame at the moment obtained by the most appropriate compression operation from a series of frames of a moving image. An example of the method is shown in FIG.
(S51)まず、エラー評価部40において、不適切な圧迫操作手技により発生したエラー(エラー<5>、<6>)を装置上で自動検出する。
(S52)フレーム毎に、上記エラー領域の面積の総和(以下エラー総面積)を演算する。
(S53)動画の一連の複数フレームの中で、このエラー総面積が最も小さいフレームを検出する。
(S54)画像制御部44は、そのフレームが最も手技が適当であった瞬間の静止画であるとして診断に適用する画像として選択して、画像表示器26に表示する。
(S51) First, the
(S52) For each frame, the total area of the error regions (hereinafter referred to as the total error area) is calculated.
(S53) The frame having the smallest total error area is detected from among a plurality of frames of the moving image.
(S54) The
また例えば、エラー<5>、<6>によるエラー総面積が全体の面積の10%以下という条件を課し、この条件(以下、エラー総面積条件)をクリヤしたフレームだけが弾性画像を装置上に表示されるようになっていてもよい。更に、エラー総面積条件をクリヤしたフレーム間同士でのみ、パーシスタンス処理(時間方向のフレーム加算処理)が成されるようになっていてもよい。 Also, for example, the condition that the total error area due to errors <5> and <6> is 10% or less of the total area is imposed, and only the frame that clears this condition (hereinafter referred to as error total area condition) displays the elastic image on the device. May be displayed. Further, the persistence processing (time direction frame addition processing) may be performed only between frames that have cleared the total error area condition.
なお、上述では、断層画像と弾性画像を並列に並べて表示しているが、半自動、又は自動的にエラーを判別する場合、弾性画像のみを表示してもよい。
また、特に前立腺対象に限らず、エラーを判定してそれを画像にどのように反映するかは、対象組織が変わっても同じであることはいうまでもない。
また、上記実施形態ではB-mode画像による組織部位の識別を試みたが、例えばRVS(リアルタイムバーチャルソノグラフィ)と組み合わせることにより、CTやMRIなどの3次元画像情報を利用することが可能となり、例えば膀胱、AFSなどの組織識別は容易に行われる。なお、RVSとは、特開平10-151131号公報等に開示される超音波診断装置である。
In the above description, the tomographic image and the elastic image are displayed side by side in parallel. However, when an error is determined semi-automatically or automatically, only the elastic image may be displayed.
Needless to say, it is not limited to the subject of the prostate, and it is needless to say that how the error is determined and reflected in the image is the same even if the target tissue is changed.
In the above embodiment, identification of the tissue part by B-mode image was attempted, but by combining with RVS (real-time virtual sonography), for example, it becomes possible to use 3D image information such as CT and MRI, For example, tissue identification such as bladder and AFS is easily performed. The RVS is an ultrasonic diagnostic apparatus disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 10-151131.
1 超音波診断装置、10 被検体、12 超音波探触子、14 送信部、16 受信部、17 送受信制御部、18 整相加算部、20 断層画像構成部、22 白黒スキャンコンバータ、26 画像表示器、28 RF信号フレームデータ選択部、30 変位計測部、32 弾性情報演算部、34 弾性画像構成部、36 カラースキャンコンバータ、24 切替加算部、40 エラー評価部、42 インターフェイス部、44 画像制御部
DESCRIPTION OF
Claims (12)
前記弾性画像及び前記断層画像の輝度情報を用いて、前記弾性画像のエラーを評価してエラー領域を指定するエラー評価部と、前記エラー評価部で指定された領域について、前記弾性画像にエラー情報を表示させ、又は前記エラー領域に関する前記弾性画像を削除させる画像制御手段とを備えることを特徴とする超音波診断装置。 An ultrasonic probe, tomographic image constructing means for generating a tomographic image based on RF signal frame data of a tomographic region of the subject via the ultrasonic probe, and the tomographic image based on the RF signal frame data Elastic information calculating means for obtaining strain or elastic modulus of tissue in the site; elastic image constructing means for generating an elastic image in the tomographic site based on the strain or elastic modulus obtained by the elastic information calculating means; And / or an ultrasonic diagnostic apparatus comprising display means for displaying the elastic image,
Using the luminance information of the elastic image and the tomographic image, an error evaluation unit that evaluates an error of the elastic image and designates an error region, and error information in the elastic image for the region specified by the error evaluation unit And an image control means for deleting the elastic image relating to the error region.
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